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Accès ouvert déclaré 2026 article

Comparative performance of traditional and novel adiposity indices for predicting insulin resistance and metabolic syndrome in Chinese women with polycystic ovary syndrome

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Objective: This study aimed to comprehensively evaluate and compare the predictive performance of seven adiposity indices-both traditional (waist-to-hip ratio, WHR; waist-to-height ratio, WHtR) and novel (visceral adiposity index, VAI; Chinese visceral adiposity index, CVAI; lipid accumulation product, LAP; triglyceride-glucose index, TyG; cardiometabolic index, CMI)-for identifying insulin resistance (IR) and metabolic syndrome (MetS) in a large cohort of Chinese women with polycystic ovary syndrome (PCOS). Methods: This secondary analysis enrolled 944 Chinese women with PCOS from the PCOSAct trial. IR was defined as homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) ≥ 2.69, and MetS was diagnosed in accordance with Chinese female-specific criteria. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was applied to assess the discriminatory ability of each adiposity index, and correlations between these indices and metabolic, reproductive, hepatic as well as renal parameters were analyzed. Results: < 0.001). For predicting IR, LAP (AUC = 0.815) and CVAI (AUC = 0.813) showed the highest diagnostic accuracy. For predicting MetS, CMI (AUC = 0.905), LAP (AUC = 0.898) and VAI (AUC = 0.893) presented the optimal predictive efficacy. Additionally, these adiposity indices were significantly correlated with sex hormone-binding globulin, free androgen index, liver enzymes and bilirubin levels. Conclusion: Novel adiposity indices, especially CVAI, LAP and CMI, are effective and non-invasive tools for the early identification of IR and MetS in Chinese women with PCOS. The integration of these indices into clinical practice can improve risk stratification and guide timely interventions for metabolic comorbidities in this high-risk population. Trial registration: ClinicalTrials.gov, identifier: NCT01573858; Chictr.org.cn, identifier: ChiCTR-TRC-12002081.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Comparative performance of traditional and novel adiposity indices for predicting insulin resistance and metabolic syndrome in Chinese women with polycystic ovary syndrome
Date Crossref
15/06/2026
Éditeur
Frontiers Media SA
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

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